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公开(公告)号：CN111915449A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010571036.0
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力负荷数据的处理，具体涉及基于VMD与OMP的电力负荷数据降维重构处理方法。该方法先采集电力负荷数据；再将采集到的电力负荷数据通过变分模态分解方法进行数据分解滤波和降维处理；然后在得到频率从低到高的固有模态分量后，再运用正交匹配跟踪算法对分解滤波后的数据进行重构优化处理。本发明首次将VMD运算方法与OMP运算方法结合起来，得到一种运算效率高且普适性强的降维重构处理方法，适用于现有维度的数据集，且不易受噪声影响，稳定性高，更加适应越来越蓬勃发展信息时代衍生的电力负荷大数据处理。
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公开(公告)号：CN111898857A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010571026.7
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/906 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及电力系统的负荷预测领域，具体涉及基于BEMD和kmeans电力用户特征分析方法及系统。该方法先获取用户电力负荷数据，并存储为数据库；然后基于经验模态分解方法对电力负荷数据进行预处理；再将分层次的电力负荷数据进行kmeans算法聚类，并选取皮尔逊距离作为样本相似程度的评价指标；根据kmeans聚类结果和实际用户用电特点针对不同时间区间进行特征分析。本发明分析方法能够适应时间区间负荷数据，同样适用于波动性强、稳定性差的负荷，可实现对于电力用户用电特征的分层次聚类，兼顾了运算速度的前提下聚类效果稳定良好。
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公开(公告)号：CN112101622B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010812125.X
申请日：2020-08-13
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统需求侧响应的控制领域，涉及一种基于混合整数线性规划的配电网灵活性潜力挖掘方法。本方法提出考虑通过配电网挖掘需求侧响应资源延迟电网后期投资的方法解决此类问题。本方法提出一种基于混合整数线性规划的配电网灵活性潜力挖掘方法，所提的灵活调度模型可帮助实现产销者与配电系统运营商（DSO）具有需求灵活性的性能，同时提出的方法可让DSO和产销者双方共同受益，辅助配电网长期规划，并能够提供最佳的物理扩展和需求灵活性分配的组合方案，以确保电网的稳定安全运行。
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公开(公告)号：CN111898856B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010571025.2
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06F18/2135 , G06F119/06
摘要： 本发明涉及电力系统领域，具体涉及基于极限学习机的物理‑数据融合楼宇建模的分析方法。该方法先数据采集和预处理：通过搜集和预处理后的建筑数据、电气数据，基于总体测辩法构建楼宇物理模型；将楼宇物理模型与搜集和预处理后的用户数据、环境数据以及实际用电数据用极限学习机进行训练，得到物理‑数据融合模型；待分析的用电行为的静态参数通过物理模型，再与动态参数输入到物理‑数据融合模型中，得到分析结果。该系统包括数据采集和预处理模块、楼宇物理模块；物理‑数据融合模块。为解决目前楼宇模型精度低，需求侧响应较慢，负荷预测精度低的问题，本发明提出一种基于极限学习机的物理‑数据融合楼宇建模的分析方法。
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公开(公告)号：CN112018822B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202010571032.2
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种需求侧综合柔性负荷调控优化方法及系统，适用于运算复杂的考虑需求侧综合柔性负荷的协调方法优化。该方法先对收集到的历史数据进行预处理；在粒子群中利用轮盘转法选出粒子领导者，并基于粒子领导者更新粒子速度和最佳位置；将多目标粒子群算法和同步回代消除算法相结合，得到最佳方案。该系统包括预处理模块、选择粒子领导者模块、优化模块。本发明首次将MOSPO算法与同步回代消除算法相结合，使得算法更加严谨准确，同时首次将MOSPO算法应用到冷热电气结合问题上，提出了解决多种储能技术相结合会互相冲突的问题，将会对IDR系统的进一步发展提供可能性与新思路。
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公开(公告)号：CN113961614B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111038647.X
申请日：2021-09-06
申请人： 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种基于相似日选取和分类分时误差修正的光伏功率预测方法，包括：得到每日特征气象数据和有功功率；基于欧式距离阈值划分法实现相似日分类；得到日内和日间数据特征；对各类相似日数据分开训练预测；得到每类相似日训练样本在不同时间点的预测误差；对新一天特征气象数据统计分析，与前述日内和日间数据特征进行差距度分析，完成相似日归类，利用对应训练模型，实现初步功率预测；据相似日内分时误差，实现分时误差修正，得到最终的有功功率预测值。方法利用功率间相似性实现相似日分类，相比于利用数值天气预报数据实现相似日分类更直观，针对不同相似日分别预测，实现误差修正，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113268604B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110545292.7
申请日：2021-05-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 唐俊刺 , 皮俊波 , 李铁 , 高凯 , 葛延峰 , 陈晓东 , 崔岱 , 王淼 , 姜狄 , 姜枫 , 刘赫 , 孙文涛 , 何晓洋 , 周志 , 王明凯 , 高梓济 , 李桐 , 王刚 , 宋进良 , 孙茜
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/284 , G06N5/022
摘要： 知识库自适应扩展方法及系统，包括：采集调控预案、电网运行记录、检修计划和调控作业指导书，基于自然语言处理算法对调控语料库进行处理，生成调控语料词向量；利用调控语料词向量构建调控语料库；以调控语料库对知识库进行离线扩展；根据电网系统级故障的在线诊断结果，以故障处置知识抽取模型对在线故障处置知识图谱进行故障处置知识识别；以识别结果对知识库进行在线扩展。对离线知识库故障处置知识进行细化、丰富，并且对故障处置知识库在线动态更新，解决离线建立的调控知识库无法覆盖实时故障的问题，通过在线知识滚动技术对调控知识库进行自适应拓展和更新，还提高了调控工作效率与规范化程度。
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公开(公告)号：CN113312652B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110714067.1
申请日：2021-06-25
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
发明人： 任帅 , 李桐 , 徐剑 , 刘扬 , 孟庆宇 , 刘一涛 , 刘刚 , 刘劲松 , 王刚 , 周小明 , 吕旭明 , 宋进良 , 王磊 , 李广翱 , 杨智斌 , 陈得丰 , 杨超 , 王琛 , 孙赫阳 , 姜力行 , 杨璐羽 , 孙茜
摘要： 基于改进CAT的云边协同电力终端采集数据完整性验证系统，包括：可信任第三方平台、终端设备、半可信的边缘节点、云服务器和数据使用者；一个边缘节点对终端设备的密文数据聚合后和改进CAT的结构信息发给云服务器；云服务器更新改进CAT结构，并对聚合后的密文数据进行存储，向数据使用者返回查询数据和认证路径；数据使用者，对获取的处于数据查询范围内的全部电能监测数据一次性进行完整性验证。该系统有效地对云边端协同环境下的电能流式数据进行完整性验证，能够发现对数据的篡改行为，并且支持对数据的机密性保护以及对指定范围内的数据进行批量获取和验证，从而确保电能流式数据的使用者能够高效的对数据进行查询和验证。
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公开(公告)号：CN117874770A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410083877.5
申请日：2024-01-19
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 成都信息工程大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 杨舒钧 , 漆军 , 孙峰 , 刘扬 , 宋进良 , 任帅 , 马忠丽 , 陈剑 , 王磊 , 李广翱 , 杨超 , 耿洪碧 , 陈得丰 , 杨智斌 , 刘齐 , 孙守道 , 刘芮彤 , 佟昊松 , 肖楠
摘要： 本发明提供一种基于复杂网络可控性的综合能源系统薄弱环节辨识与基于深度强化学习的高抗攻击的系统重构方法。建立一种新的可控性指标，考虑电力系统的可控性，用于识别关键节点。在规划过程中，采用级联故障模型生成不同的网络结构评估可行性，并从长期规划的角度找到最优解。并计算能量流，以提供系统各组件之间能量传输的信息，从而为系统重构决策提供指导通过网络可控性考虑系统重构，再通过连续AlphaZero算法来对系统结构进行优化，实现系统的高抗攻击性。本发明针对在多种类型的网络攻击下导致系统失稳，所以从系统重构的角度来提高系统的抗攻击性。
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公开(公告)号：CN113505909B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110532725.5
申请日：2021-05-17
申请人： 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明属于电力系统运行与控制技术领域，涉及一种面向短期风电功率趋势预测的误差补偿方法，包括：A：划分波过程；B：不对低出力和小波动补偿；对大波动和中波动，提取波形特征，计算波形特征值，形成波形特征矩阵；C：分别对中波动和大波动进行误差分析，计算误差特征值，形成误差特征矩阵；D：建立多输入多输出误差预测模型；采用训练集训练，测试集测试，得到测试集输出误差特征矩阵。E：建立误差补偿评估模型，获得新预测值。本发明在一定程度上克服了由于数值天气预报本身误差和由于预测模型的缺陷带来的预测精度问题，解决了短期风电功率常出现的过预测和欠预测交替出现的问题，有效提高了预测精度。
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